Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
본 논문은 mesh 간략화를 위한 새로운 Gaussian 곡률 오차 추정 방법을 제안한다. Gaussian 곡률은 임의의 형상을 갖는 삼각화 된 단면체 표면에 대하여 위상과 기하학적 정보를 angle 과 face 의 관계로 정형화하여, vertex에 관한 곡률로 근사하여 표현한다. 간략화 방법은 지역적 형상으로부터 전체적인 형상을 추정한 후, 적절한 curvature criteria 로 간략화가 될 vertex를 선택하고 제거한다. 제거된 vertex에 의해 생성된 hole은 곡률에 기반하여 삼각화하고 곡률이 변화되는 vertex들의 Gaussian 곡률 오차를 계산한다. 각 간략화 level마다 최대 Gaussian 곡률 오차를 계산하므로, 사용자는 Gaussian 곡률 오차 추정으로 원하는 간략화 level을 지정할 수 있다. 또한 주어진 오차 안에서 vertex뿐만 아니라 edge나 face의 제거로, 간략화 되는 영역을 확산시켜 필요한 위상과 기하학적 정보를 유지하는 간략화를 할 수 있다.
본 논문은 미분오차 척도를 이용하여 메쉬를 간략화 하는 새로울 알고리즘을 제안한다. 많은 간략화 알고리즘은 거리 오차 척도를 이용하였으나, 거리 오차 척도는 높은 곡률을 갖는 동시에 작은 거리오차를 갖는 지역에 대해서는 메쉬 간략화를 위한 정확한 기하학적 오차 측정이 어렵다. 본 논문은 간략화를 위해 새로운 오차 척도인 미분 오차 척도를 제안한다. 미분 오차 척도란 거리 오차 척도와 거리 오차의 1차 미분인 탄젠트 오차 척도, 그리고 거리 오차의 2차 미분인 곡률 오차 척도를 합하여 정의된 오차척도로서, 모델의 특징 부분의 형상을 최대한으로 보존 가능하다. 메쉬는 이산 표면이지만 알지 못하는 부드러운 표면의 불연속선형 근사로 표현될 수 있고, 이산 표면은 미분이 추정 가능하므로 미분 오차 척도라는 새로운 개념을 도입할 수 있다. 본 간략화 알고리즘은 반복적인 모서리 축약(Edge Collapse)에 바탕을 두고 있고, 미분 오차 척도를 이용하여 기하학적으로 원래의 형상이 잘 유지되는 새로운 점의 위치를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법보다 더 작은 기하학적인 오차와 높은 품질의 간략화 된 모델의 예를 보여준다.
해안 수중 감시를 위하여 분산센서망를 해안에 설치하고, 이를 이용하여 표적을 탐지하고 표적의 위치를 추정하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 표적을 탐지한 센서들의 위치 정보를 활용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. Zhou 등이 제안한 기법은 다른 기존의 기법에 비해 표적탐지 신호의 전파모델에 대한 파라미터들을 별도로 추정할 필요가 없고, 연산량이 적으며, 분산센서망에서 적은 량의 데이터만 송수신하여도 된다. 그러나 Zhou 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다. Ryu는 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou 기법을 수정하였다. 수정된 Zhou 기법은 Zhou 기법보다 추정성능이 향상되었지만, 여전히 비교적 큰 추정오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 수정된 Zhou 기법으로 구한 표적의 방위각을 나타내는 직선과 표적을 탐지한 센서들과의 기하학적 구조를 고려한 표적위치 추정기법을 제안하였으며, 수정된 Zhou 기법에 기반을 두고 있다. 제안한 기법의 표적위치 추정성능이 Zhou 기법과 수정된 Zhou 기법 보다 향상되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
삼각측량의 원리를 이용하 거리 탐색기를 사용하여 거리 영상을 취득하는 경우에 발생하는 측정오차를 직관적으로 이해할 수 있도록 기하학적 방법으로 분석하였다. 그 결과로 추정 오차는 카메라에서 물체까지의 거리에 비례하는 것을 보였다. 또한 카메라 초점과 물체를 지나는 직선이 광원과 물체를 연결하는 직선과 직각인 경우 측정값이 가장 정밀한 것을 보였다. 또한 이 결과가 해석학의 기법을 사용하여 분석한 결과와 일치함을 보였고 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 연구 결과는 동일한 카메라가 광원을 사용한 경우에도 카메라의 방향과 물체까지의 거리를 변화시켜서 측정 정밀도를 향상시킬 수 있다는 것을 보인다.
잘못된 미지정수는 잘못된 위치값을 사용자에게 제공하여 자세결정에 큰 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 이동하는 항체에 4개 이상의 GPS 안테나를 고정시켜 정확한 자세결정을 수행할 때 다중경로를 추정하는 방법을 제안하였다. 4개 이상의 GPS 안테나에서 얻은 측정값이 같은 수신기 시계오차를 갖게 되면, 안테나 사이의 기하학적 관계를 이용하여 자세결정을 보다 효과적으로 수행할 수 있다. 안테나 사이의 거리를 반파장으로 만들어 미지정수 검색의 과정 없이 미지정수를 결정하고, GPS 반송파 측정값에 존재하는 다중경로 오차를 추정할 수 있다. 본 논문은 GPS 반송파 측정값의 다중경로 오차를 추정하는 알고리즘을 제시하고 수학적인 증명을 하였으며, 이 결과를 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문은 통신 중계를 활용한 항법시스템에서 위치정확도 향상을 위한 측위 알고리즘을 제안한다. 중계 기반 항법시스템은 측위의 기준점이 되는 구성요소들이 한쪽 방향으로 분포하며 삼각측량법에 의해 위치가 계산되므로 시스템의 구조적 특성에 의한 수직오차가 수평오차에 비해 상대적으로 크게 발생한다. 제안하는 가상 기준점을 활용한 측위 알고리즘에서는 항법메시지로부터 송신한 기준국의 위치와 기 추정된 사용자의 위치를 기준으로 새로운 가상의 기준점을 생성하고 이를 활용해 사용자의 위치를 재추정한다. 가상의 기준점은 기 추정된 사용자의 위치로부터 거리가 가장 인접한 기준국을 선택함으로써 기하학적 요인에 의한 영향을 최소화하도록 하였다. 이를 통해 기준점들의 방향을 공중 및 지상으로 다원화함으로써 기하학적 요인에 의한 수직오차를 감소시켰으며, 기존 중계 기반의 항법시스템보다 정확한 위치추정이 가능하다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 사용자의 위치정확도가 향상됨을 확인하였다.
신호원으로부터 발생하는 전파를 이격된 다중 센서에서 수신하여 신호원의 위치를 추정하는 시스템에서는 신호원의 위치와 센서들의 위치에 따라 위치탐지 정확도가 저하되는 현상이 나타난다. 이러한 현상을 기하학적 정밀도 저하(GDOP) 효과라 하며, 이러한 효과를 최소화하여 위치탐지 정확도 성능을 향상시키기 위한 방법에 대해 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이격 배치된 센서들의 방위 정보를 이용하여 GDOP 효과의 발생 가능성을 추정하고, 위치 추정에서 오차 요인이 되는 센서를 제거하여 GDOP 효과로 인한 성능 저하를 최소화하는 방법에 관한 연구 결과를 서술하겠다.
본 논문은 LOD 메쉬 생성을 위한 이산 곡률을 이용한 새로운 오차 척도를 제안한다. 메쉬의 간략화를 위한 이산 곡률은, 부드러운 곡면 추정의 과정 없이 꼭지점 중심의 표면각과 표면적, 이면각 등 의 기하학적 속성만을 이용하여 계산되는 곡률로서, 표면의 특징을 잘 표현하고 있다. 그러므로 이산 곡률에 기반한 새로운 이산 곡률 오차 척도는 원래 모델의 기하학적 형상을 최대로 유지하여 간략화 모델의 정확성을 증가 시키고, 전역 오차 척도로 사용될 수 있다. 또한, 본 논문에서는 LOD 모델을 간략화 비율이 아닌, 오차 척도를 기준으로 생성할 것을 제안한다. 왜냐 하면 LOD는 원래 모델과 각 단계의 간략화된 모델 사이의 근접도에 따라 나누어진 단계를 뜻하기 때문이다. 따라서 이산 곡률 오차 척도는 기존의 오차 척도에 비해 비교적 많은 수학적 연산이 필요하나, 각 단계의 LOD 모델이 원래 모델의 형상을 잘 유지하면서 간략화 비율이 아닌 상세도의 차이를 가지도록 효과적으로 LOD를 생성, 제어할 수 있다.
본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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